あらゆるモデルとあらゆるインフラストラクチャに対応するモデルサービング

モデルサービングとは、学習済み機械学習モデル、LLM、GenAIモデルを本番環境にデプロイし、RESTまたはgRPC APIを介してアクセス可能にすることです。これには、モデルを依存関係とともにパッケージ化し、低遅延推論のために最適化することが含まれます。このプロセスにより、モデルが安全にホストされ、エンタープライズアプリケーションにリアルタイムまたはバッチ予測を提供できるようになります。

モデルサービングプロセスは、レジストリから学習済みモデルをコンテナにロードすることから始まります。その後、FastAPIなどのAPIでラップされ、アプリケーションが推論のためにデータを送信できるようになります。インフラストラクチャは、トラフィック需要に基づいて自動的にスケーリングし、ライブ環境での高可用性を維持します。

推論とは、出力を計算するためにモデルを具体的に実行することです。モデルサービングは、そのロジックをホストするためにGPUなどの必要なインフラストラクチャを提供する、より広範なオーケストレーション層です。サービングは、開発と本番環境のギャップを埋めるために必要なインターフェース、セットアップ、およびメンテナンスコストを管理します。

モデルサービングには、主にオンラインとバッチの2つのタイプがあります。オンラインサービングは、チャットボットのようなインタラクティブなアプリケーション向けに、即座に低遅延の予測を提供します。バッチサービングは、時間的制約のないタスク向けに、大量のデータを定期的に処理します。TrueFoundryは、ストリーミング推論とともに両方の方法をサポートしており、すべての高スケールワークフローにおいて、デプロイ、使用状況、システムヘルスに関する可視性を提供します。

TrueFoundryは、AWS、GCP、Azure、またはオンプレミスで動作する、統合されたクラウドに依存しないモデルサービングプラットフォームを提供します。コスト最適化、完全な可観測性、きめ細やかなアクセス制御を内蔵することで、従来のMLとLLMのライフサイクルを簡素化します。この開発者ファーストの設計により、インフラのオーバーヘッドを削減しつつ、プロダクションレベルの信頼性を確保します。